★
Menu
Home Hoe het wordt gebouwd Watchlist De stack
Hardware ChipsChips vergelijken Servers & systemenNetwerken GeheugenFabrieken & packaging Koeling
Faciliteiten DatacentersVermogen ProjectenCloud & GPU-rekenkracht
Intelligentie AI-modellenSoftware AI-productenBenchmarks OnderzoeksartikelenDatasets Concepten
Ecosysteem BedrijvenAandelen MensenTijdlijn TrendsToekomst van AI
Leren Nieuws Stel de data een vraag AI-agenten
Over Over ons Methodologie Data & API Disclaimer
Opties
DATA & API

Gratis alleen-lezen JSON-toegang tot de gecachte gegevens van de site.

Donkere modus

Begeleid overzicht
Nieuw met chips, datacenters en modeljargon? We leggen belangrijke termen uit terwijl u bladert, in begrijpelijke taal. Dezelfde data, met ingebouwde uitleg.

Expertoverzicht
Je kent de stack al. Gewoon de data: schoon, snel en compact, zonder extra uitleg. Dit is de standaardweergave.

Interfacetaal
‹ Terug
Home › Onderzoeksartikelen › InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

Onderzoeksartikel Alignment

How raw language models became assistants people can use.

U bekijkt een onderzoeksartikelrecord: een invloedrijk artikel en wat het aan het vakgebied heeft toegevoegd.

OpenAI showed that a 1.3B model tuned with human feedback was preferred over the raw 175B GPT-3 — alignment as capability. The three-stage recipe (demonstrations, reward model, RL) became the industry standard and made ChatGPT possible months later.

Hoe dit aansluit op de rest van de stack

Introduced in · 1 Basis for · 1 InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

De koppelingen van dit record in één oogopslag — klik op een groep om er naartoe te springen.

Geïntroduceerd in

Basis voor

Bronnen

arXiv 2203.02155 ↗

Record beoordeeld per 2026-01-15 — bekijk Methodologie.